資料圖:高校圖書館內,學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示,超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險,如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布,調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名,研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示,生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響,其中,積極影響是主流,主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而,潛在的負面影響也同時存在,尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示,針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題,如內容抄襲、數據造假等,85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂,僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是,AI爭議風險已轉化為現實困境,約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險,其中,42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛,如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險,超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外,為防範學術不端,不少高校啟用AI檢測工具,報告顯示,43.4%的受訪教師認可該做法,但強調需平衡檢測準確性與師生權益;25.4%的受訪教師明確支持,認為其能有效維護學術誠信;24.3%的受訪教師表示擔憂,主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私;6.1%的受訪教師不支持,主張應通過教育引導解決問題。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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